Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine interessante Methode zur Vorhersage von Trajektorien vorstellen, die zur Lösung von Problemen im Bereich der autonomen Fahrzeugbewegungen entwickelt wurde. Die Autoren der Methode haben die besten Elemente verschiedener architektonischer Lösungen kombiniert.

Heute befassen wir uns mit dem Einbinden nützlicher Handelsmetriken in ein spezielles Fenster, das in den Admin Panel EA integriert ist. Diese Diskussion konzentriert sich auf die Implementierung von MQL5 zur Entwicklung des „Analytics Panel“ und hebt den Wert der Daten hervor, die es den Handelsadministratoren liefert. Die Auswirkungen sind weitgehend lehrreich, da aus dem Entwicklungsprozess wertvolle Lehren gezogen werden, von denen sowohl angehende als auch erfahrene Entwickler profitieren. Diese Funktion zeigt die grenzenlosen Möglichkeiten, die diese Entwicklungsreihe für die Ausstattung von Handelsmanagern mit fortschrittlichen Softwaretools bietet. Darüber hinaus werden wir die Implementierung der Klassen PieChart und ChartCanvas als Teil der kontinuierlichen Erweiterung der Funktionen des Trading Administrator-Panels untersuchen.

In früheren Artikeln haben wir die Decision-Transformer-Methode und mehrere davon abgeleitete Algorithmen besprochen. Wir haben mit verschiedenen Zielsetzungsmethoden experimentiert. Während der Experimente haben wir mit verschiedenen Arten der Zielsetzung gearbeitet. Die Studie des Modells über die frühere Trajektorie blieb jedoch immer außerhalb unserer Aufmerksamkeit. In diesem Artikel. Ich möchte Ihnen eine Methode vorstellen, die diese Lücke füllt.

Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten Handelsstrategie zu optimieren. Versuchen wir, alle notwendigen Informationen über die Testergebnisse während der Optimierung an einem Ort zu sammeln.

Der parabolische Stop-and-Reversal (SAR) ist ein Indikator für Trendbestätigungs- und Trendbeendigungspunkte. Da er bei der Erkennung von Trends hinterherhinkt, bestand sein Hauptzweck in der Positionierung von nachlaufenden Stop-Losses für offene Positionen. Wir untersuchen jedoch, ob es tatsächlich als Expert Advisor-Signal verwendet werden kann, dank der nutzerdefinierten Signalklassen der vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.

Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.

In der sich ständig verändernden Welt des Handels ist die Anpassung an Marktveränderungen nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Täglich entstehen neue Muster und Trends, die es selbst den fortschrittlichsten Modellen für maschinelles Lernen erschweren, angesichts der sich verändernden Bedingungen effektiv zu bleiben. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihre Modelle durch ein automatisches Neu-Training relevant halten und auf neue Marktdaten reagieren können.

Erfahren Sie, wie Sie einen nutzerdefinierten Indikator in MQL5 erstellen können. Mit einem projektbezogenen Ansatz. Dieser einsteigerfreundliche Leitfaden behandelt Indikatorpuffer, Eigenschaften und Trendvisualisierung und ermöglicht es Ihnen, Schritt für Schritt zu lernen.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.

Die meisten modernen Methoden zur multimodalen Zeitreihenprognose verwenden den Ansatz unabhängiger Kanäle. Dabei wird die natürliche Abhängigkeit verschiedener Kanäle derselben Zeitreihe ignoriert. Der intelligente Einsatz zweier Ansätze (unabhängige und gemischte Kanäle) ist der Schlüssel zur Verbesserung der Leistung der Modelle.

In diesem Artikel werden wir die Handelsstrategien mit der Parabolic SAR Strategie in MQL5 automatisieren: Erstellung eines effektiven Expertenberaters. Der EA wird auf der Grundlage der vom Parabolic SAR-Indikator identifizierten Trends Trades durchführen.

„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Telegram-Befehle in MQL5 integrieren können, um das Hinzufügen von Indikatoren in Trading-Charts zu automatisieren. Wir behandeln den Prozess des Parsens von Nutzerbefehlen, deren Ausführung in MQL5 und das Testen des Systems, um einen reibungslosen indikatorbasierten Handel zu gewährleisten.

In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir das erste einer Reihe von wirklich funktionalen Modulen für die Verwendung im Replay-/Simulatorsystem zusammenstellen, die auch für andere Zwecke geeignet sein werden. Die Rede ist vom Mausmodul.

In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.

Der ATR-Oszillator ist ein sehr beliebter Indikator als Volatilitätsproxy, insbesondere auf den Devisenmärkten, auf denen es nur wenige Volumendaten gibt. Wir untersuchen dies auf der Basis von Mustern, wie wir es mit früheren Indikatoren getan haben, und teilen Strategien und Testberichte dank der MQL5-Assistentenbibliotheksklassen und -zusammenstellungen.

Dieser Artikel konzentriert sich auf wesentliche MQL5-Dateiverarbeitungstechniken, die Handelsprotokolle, CSV-Verarbeitung und externe Datenintegration umfassen. Es bietet sowohl ein konzeptionelles Verständnis als auch praktische Anleitungen zur Programmierung. Der Leser lernt Schritt für Schritt, wie man eine nutzerdefinierte CSV-Importer-Klasse erstellt und erwirbt so praktische Fähigkeiten für reale Anwendungen.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Asian Breakout Strategy, indem wir das Hoch und das Tief der Sitzung berechnen und die Trendfilterung mit einem gleitenden Durchschnitt anwenden. Wir implementieren ein dynamisches Objekt-Styling, nutzerdefinierte Zeitangaben und ein robustes Risikomanagement. Schließlich demonstrieren wir Techniken für Backtests und Optimierung zur Verfeinerung des Programms.

In dieser Artikelserie werden wir uns bekannte Handelsstrategien noch einmal ansehen und untersuchen, ob wir diese Strategien mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir uns mit dem FTSE 100 befassen und versuchen, den Index anhand eines Teils der Einzelwerte, aus denen er sich zusammensetzt, zu prognostizieren.

In diesem Artikel bauen wir ein Multi-Timeframe-Scanner-Dashboard in MQL5, um Handelssignale in Echtzeit anzuzeigen. Wir planen eine interaktive Gitterschnittstelle, implementieren Signalberechnungen mit mehreren Indikatoren und fügen eine Schaltfläche zum Schließen hinzu. Der Artikel schließt mit Backtests und strategischen Handelsvorteilen

Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.

Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.

In diesem Artikel entwickeln wir einen EA mit einem Rasterhandels-System mit mehreren Ebenen in MQL5 und konzentrieren uns dabei auf die Architektur und den Algorithmusentwurf hinter den Strategien des Rasterhandels. Wir erforschen die Implementierung einer mehrschichtigen Netzlogik und von Risikomanagementtechniken, um mit unterschiedlichen Marktbedingungen umgehen zu können. Abschließend finden Sie ausführliche Erklärungen und praktische Tipps, die Sie beim Aufbau, Testen und Verfeinern des automatischen Handelssystems unterstützen.

Die Preisaktion ist ein grundlegender Ansatz zur Identifizierung profitabler Handels-Setups. Die manuelle Überwachung von Kursbewegungen und -mustern kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Deshalb entwickeln wir Tools, die das Kursgeschehen automatisch analysieren und rechtzeitig Signale geben, wenn sich potenzielle Chancen ergeben. In diesem Artikel wird ein robustes Tool vorgestellt, das fraktale Ausbrüche zusammen mit dem EMA 14 und dem EMA 200 nutzt, um zuverlässige Handelssignale zu generieren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.

Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.

In diesem Artikel werden wir das Preismuster der „Outside Bar“ in der DoEasy-Bibliothek entwickeln und die Methoden des Zugriffs auf das Preismuster-Management optimieren. Außerdem werden wir Fehler und Unzulänglichkeiten beheben, die bei den Bibliothekstests festgestellt wurden.

Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.